（CWW）數字化浪潮正在推動前所未有的網絡變革--對于網絡在未來十年的發展前景，企業、各行各業和消費者均提高了期望。隨著5G、IoT、4K、云VR、面向企業的專線服務等技術和服務快速發展，針對現有底層IP承載傳送網的運維愈發復雜。

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采用人工智能（AI）來實現全自動駕駛系統已成為業界共識。自動駕駛網絡（ADN）采用統一的IP路由策略和AI賦能的端到端全生命周期閉環自動化智能網絡運營，只需要較少的人工介入，可降低高昂的運營成本并最大化整體商業價值。

AI的飛速發展使通信和云服務提供商能夠進行自配置、自診斷和自修復，從而降低IP網絡的復雜性。

針對預測性維護流程的實時AI/ML預測算法有助于預防故障并改善用戶體驗，而且不會導致質量下降。

大多數服務提供商仍在等待網絡全面自動化階段的到來，從而確保實現全自動駕駛IP網絡：

? 始終在線的網絡連接

? 業務增長預測

? 實現復雜的功能

? 在不確定的情況下支持由意圖驅動的自主決策和調試自動化

? 詳盡的網絡可視化，支持最佳根源分析

? 智能故障預測系統

?無需人工干預的故障排除

AI/ML算法、大數據以及高端算力的發展是在電信IP網絡中釋放AI潛力的要素。

可以使用不同的ML算法來實現端到端IP網絡自動化、故障分析、故障預測、根源分析和最佳重路由。但相比新型算法，成熟且已經過測試的經典AI算法（如神經、聚類、邏輯回歸和差分整合移動平均自回歸模型(ARIMA)）將在產生可控的高質量結果方面發揮關鍵作用。

用于構建數字孿生（以數字化的方式映射實際網絡狀態）的大數據將是發揮AI能力的另一個要素。關鍵仍然在于通過遙測或其它先進的新型協議在毫秒或納秒內收集上千個數據，從而準確構建數字 IP 網絡。

最后，通過AI硅芯片組實現的高端算力確保了AI賦能的自動駕駛網絡具備光速處理能力。高端計算芯片在云網融合場景中保障了云、網、邊的高效協同。必須合理部署智能IP網絡的算力，從而更好地實現云、網、邊智能的同步和協作。

在AI的支持下，更先進的 IP 網絡成為可能。當前服務提供商迫切希望供應商不要僅限于營銷，而是采取更多行動來實現全自動駕駛網絡——在該網絡下，基于規則的半自動流程將徹底升級為AI賦能的預測性全自動運維流程。

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